Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Текст:
TL;DR
Инженер по машинному обучению (NLP/CV): Разработка и внедрение прикладных моделей NLP, компьютерного зрения, рекомендаций и ранжирования для финансового рынка с акцентом на SOTA-подходы, большие данные и вывод моделей в продуктовый контур. Focus on дообучении трансформерных и других предобученных моделей, оптимизации инференса, построении рекомендательных систем и развертывании ML-решений в production.
Локация: гибридный режим работы, офис в центре Москвы (м. Арбатская, Библиотека им. Ленина, Охотный ряд или Боровицкая). Официальное трудоустройство по ТК РФ.
Компания
Московская биржа — технологическая финансовая компания, развивающая решения для российского финансового рынка.
Что делать
- Решать прикладные задачи Data Science в области NLP, компьютерного зрения, классического машинного обучения, рекомендаций и ранжирования.
- Применять SOTA-модели и подходы, включая трансформеры, генеративные модели, модели компьютерного зрения и последовательностные рекомендательные модели.
- Работать с большими данными и внедрять модели в продуктовый контур.
- Разрабатывать решения для бизнес-подразделений и выводить модели в production.
- Оптимизировать и разворачивать модели с использованием Docker, Kubernetes, MLflow и ClearML.
Требования
- Глубокое знание машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и другие методы.
- Опыт работы с NLP и трансформерными моделями BERT, GPT-like и RoBERTa, генеративными моделями, NER, классификацией текстов, эмбеддингами и семантическим анализом.
- Опыт работы с компьютерным зрением, включая ResNet, EfficientNet, YOLO, Faster R-CNN и GAN.
- Опыт создания рекомендательных систем и решений для ранжирования, включая Matrix Factorization, Neural Collaborative Filtering и Sequence Models.
- Сильные навыки Python и опыт работы с TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, numpy, SQL и Git.
- Опыт работы с Hadoop, Spark, Apache Kafka, Airflow и S3, а также оптимизации и вывода моделей в production.
Культура и преимущества
- Гибкое начало и завершение рабочего дня; график обсуждается на собеседовании.
- Официальное трудоустройство, годовой бонус и программа нематериальной мотивации.
- Расширенная медицинская страховка с первого дня, включая стоматологию и корпоративного врача; льготное ДМС для детей и супругов.
- Профессиональное обучение, развитие и доступ к корпоративной библиотеке МИФ.
- Современная инженерная культура, внутренние IT-комьюнити, экспертная команда и корпоративные мероприятия.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →